Name: クローズループインタフェースを用いた再パラメータ化周辺信号のリアルタイムプロキシ制御 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-05-08T14:30:00.000+00:00
Duration: 11 min 54 s
Description: 学ぶクローズドループインターフェースによるリアルタイム生理信号増幅と身体認識向上の手法。ウェアラブル技術とLab Streaming Layerを用いた神経系信号の同期記録・解析により、参加者の身体制御能力を強化する応用神経科学研究です。

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私たちは、この研究を行うために自分の時間をボランティアした学生に感謝します。カン・アナントとPhaseSpace Inc.は、セットアップを説明するために必要な画像やビデオを提供します。そして、私たちは、チャネル www.youtube.com/c/neuroelectrics/ とそのマニュアルからの材料を使用することを可能にするためのニューロエレクトロニクス。最後に、ラトガース認知科学センターのトーマス・パパトーマス教授に対し、この原稿の提出段階で専門的な支援を受け、ナンシー・ルーリー・マークス・ファミリー財団キャリア開発賞をEBTに、ジェロンデリス財団賞をVKに授与しました。
貢献 概念化、VKおよびEBT;方法論、EBT;ソフトウェア, VK, EBT, SK.;検証、VK および SK;正式な分析、 VK;調査, VK, EBT, SK;リソース、EBT;データキュレーション, VK;書き込み - オリジナルのドラフト準備、EBT;書き込み - レビューと編集、VK、SK;ビジュアライゼーション、 VK および EBT.監督、EBT;プロジェクト管理、EBT;資金調達の買収、 EBT すべての著者は、原稿の公開版を読んで同意しました。

研究は、ヘルシンキの宣言に従ってラトガース機関研究委員会(IRB)によって承認されました。
1. 参加者
<ol><li>研究する人口を定義し、研究に参加するように招待します。現在のインターフェイスは、さまざまな集団で使用できます。このプロトコルと概念実証を提供するためにここで使用される例は、特定のグループに限定されません。</li>
	<li>IRB承認プロトコルの書面によるインフォームド・コンセントをヘルシンキ宣言に従って取得する。</li>
	<li>実験の開始前に、参加者または保護者にフォームに署名してもらいます。</li>
</ol>2. クローズループインタフェースの設定
<ol><li>キネマティック機器-PNSのセットアップ<ol><li>参加者が使用するモーション キャプチャ システムに付属する LED ベースモーション キャプチャ のコスチューム (図 3、ステップ 1、および 5 に示すボディとヘッド) を慎重に着用できるようにします。衣装のLEDマーカーは、宇宙での移動体の位置を推定するために、システムのカメラによって追跡されます。</li>
		<li>システムのワイヤレス LED コントローラ (LED ドライバ ユニットとも呼ばれます) を、適切なポートに差し込んで、コスチュームの LED ケーブルに接続します。デバイスの電源を入れ、ストリーミングモードで設定します。</li>
		<li>モーションキャプチャシステムのサーバーの電源を入れます。</li>
		<li>Web ブラウザーを開き、サーバーのアドレスにアクセスしてサインインします (製品の購入時に会社がサインイン情報を提供する必要があります)。</li>
		<li>必要に応じてシステムを調整します(たとえば、機器を初めて使用する場合はシステムのキャリブレーションを行い、それ以外の場合はステップ 2.1.17 に移動します)。</li>
		<li>モーションキャプチャシステムのキャリブレーションツールを開き、 キャリブレーションウィザードを選択します。</li>
		<li>インターフェイスの左側にあるテキスト フィールドにサーバー番号が入力されていることを確認し、[ 続行] をクリックします。</li>
		<li>杖を LED コントローラの最初のポートに接続し、コントローラの電源を入れ、[ 続行] をクリックします。杖が接続されると、そのLEDマーカーがオンになり、カメラビューでディスプレイに表示されます。</li>
		<li>カメラのビューフィールドの中央に杖を置き、カメラで記録できることを確認して、[ 続行] をクリックします。</li>
		<li>杖を垂直に保ち、円柱を描画して、空間全体に杖を移動します。モーションが、少なくとも 3 台のカメラで毎回キャプチャされ、各カメラのビュー フィールドに登録されて緑色になっていることを確認します。すべてのカメラに対してこれを行います。</li>
		<li>各カメラのビューフィールドが完全に登録されたら(すべて緑色)、[ 続行 ]をクリックして、キャリブレーション計算が実行されるのを待ちます。 メモ:キャリブレーションが完了すると、カメラの位置とLEDマーカーがディスプレイに表示され、物理的に室内に配置されます。この時点で、ユーザーはキャリブレーションが完了したためにキャリブレーションを再開するか、システムの位置合わせを続行することができます。</li>
		<li>杖を垂直に保持し、3D 空間の原点を設定する必要がある地面の杖の端に近い位置に LED を持つ側を配置します(ポイント(0,0,0))。</li>
		<li>杖を安定して登録するまで保持します。登録すると、画面が緑色に点滅します。スペース上の基準フレームの原点を示す点がインタフェースに表示され、次の位置合わせ軸であるX軸が緑色でハイライトされます。</li>
		<li>杖を移動し、同じ方向(垂直)を維持し、x軸の点で、登録されるまで安定して保持します。</li>
		<li>Z 軸に対して繰り返します。Z軸のポイントが登録されると、キャリブレーションが完了します。</li>
		<li>[ 完了] を クリックして、調整を終了します。</li>
		<li>モーションキャプチャシステムのインターフェースを開き、[ 接続 ]をクリックして、LEDマーカーからのデータのストリーミングを開始します。接続が確立されると、マーカーの位置がインターフェイスの仮想世界に表示されます。</li>
		<li>仮想スケルトンを作成します ( 図 8 step2を示すように、衣装の LED マーカーから収集された位置データから、身体のボーン位置を自動的に推定します)。</li>
		<li>ウィンドウの右側にある スケルトン を右クリックし、[ 新しいスケルトン] を選択します。</li>
		<li>マーカー マッピングを選択し、適切なファイル (使用されるインターフェイスのバージョンに基づいて会社によって提供されます) を選択します。次に、[OK]をクリックします。</li>
		<li>参加者にTポーズ(両腕を開いた姿勢をまっすぐ上げる)を安定させてもらいます。</li>
		<li>スケルトンを右クリックし、[ トレーニングなしでスケルトンを生成] を選択します。</li>
		<li>すべてのステップが正しく実行されれば、スケルトンが生成されます。参加者に移動し、仮想スケルトンが参加者の動きにどの程度正確に従うのかを確認してもらいます。</li>
		<li>スケルトンデータを LSL にストリーミングするには、メインメニューから 「設定 と オプション 」を選択します。</li>
		<li>Owlエミュレータを開き、ライブストリーミングを開始をクリックします。</li>
	</ol></li>
	<li>EEG機器のセットアップ - CNS<ol>
<li>同じ参加者がEEGヘッドキャップを着用するのを助けます。</li>
		<li>ヘッドキャップにゲル電極(EEGヘッドキャップで使用される従来のゲルベースの電極)を、CMSセンサーとDRLセンサーの右耳の裏側に2つの粘着性電極(ステッカーのように機能する電極)を置きます。</li>
		<li>必要に応じて電極に高導電ゲルを充填し、センサーと頭皮の間の導電性を向上させます。</li>
		<li>ゲルトロッデと2つの粘着性付き電極の電極ケーブルを接続します。</li>
		<li>ヘッドキャップの背面にワイヤレスモニタを接続し、電極ケーブルを差し込みます。</li>
		<li>モニタの電源を入れます。</li>
		<li>EEGシステムのインターフェースを開きます。</li>
		<li>[Wi-Fi デバイスを使用する] を選択し、[デバイスのスキャン] をクリックします。</li>
		<li>[NE Wi-Fi] を選択し、 このデバイスを使用します。</li>
		<li>ヘッドアイコンをクリックし、32 個のセンサーすべてを記録できるプロトコルを選択し、[ 読み込み] をクリックします。</li>
		<li>各チャネルのストリーム データがインターフェイスに表示されていることを確認します。</li>
	</ol></li>
	<li>ECG機器の設置- ANS<ol>
<li>2.2 で示されている正確な手順に従いますが、心拍数(HR)の延長で接続するにはチャネル O1 を使用します。</li>
		<li>粘着性のある電極を使用して、左胸部の下に延長の反対側を貼り付けます。</li>
	</ol></li>
	<li>キネマティックデータの同期記録とストリーミングのためのLSLの準備。<ol>
<li>対応するアイコンをダブルクリックして、モーション キャプチャ システムの LSL アプリケーションを実行します。LSL フォルダー LSL\ラボストリーミングレイヤー マスター\アプリ\フェーズスペースの次のパス上のアプリケーションを見つけます。</li>
		<li>インターフェイスで、適切なサーバー アドレスを設定します。</li>
		<li>次に、[ ファイルとロードの構成 ]を選択します。</li>
		<li>適切な構成ファイルを選択します (使用する製品バージョンに基づいて会社が提供する必要があります)</li>
		<li>[ リンク] をクリックします。間違いがなければ、エラーメッセージは表示されません。</li>
	</ol></li>
	<li>EEGおよびECGデータの同期された記録およびストリーミングのためのLSLを準備する。この装置には追加のステップは必要ありません。</li>
	<li>LSL のセットアップ<ol>
<li>LSL フォルダーの LSL\ラボストリーミングレイヤー マスター\アプリ\ラボレコーダー パスにあるファイルをダブルクリックして、ラボレコーダー アプリケーションを実行します。</li>
		<li>[ 更新] をクリックします。すべての命令が正しく実行されると、モーションキャプチャとEEGシステムのすべてのデータタイプが、パネルの「ストリームの記録」に表示されます。</li>
		<li>[ストレージの場所] パネルで、データのディレクトリと名前を選択します。</li>
		<li>[ 開始] をクリックします。モーションキャプチャとEEGシステムのデータ収集が同期的に開始されます。</li>
		<li>録音の最後に [ 停止] をクリックします。記録が成功した場合、データは以前に選択したディレクトリに配置されます。ファイルを開いて、記録された情報が含まれているか確認します。</li>
	</ol></li>
	<li>人間のシステムのリアルタイム分析と監視。<ol>
<li>MATLAB、Python、またはストリーミングされたデータを受信、処理、および拡張する他のコードを実行します。以下のセクションで説明する代表的な例に対応するコード例は、ここで見つけることができます https://github.com/VilelminiKala/CloseLoopInterfaceJOVE</li>
	</ol></li>
	<li>拡張感覚フィードバックの生成<ol>
<li>適切なデバイス(例えば、スピーカー、モニター、とりわけ)を使用して、感覚出力を生成します。</li>
	</ol></li>
</ol>3. 実験手順
<ol><li>セットアップで定義されている実験手順に従います (存在する場合)。 注: クローズループインターフェイスは、直感的に探索し、学習できるように設計されています。したがって、ほとんどの場合、命令は必要ありません。</li>
</ol>

次の方法が対象:
•US20190333629A1 「神経疾患の診断と治療のための方法」
EP3229684B1 「プロセデス・ド・メシュア・ダン・ムーヴメント・フィジオロジーメント関連」
•US20190261909A1 「被験者における意志の量を決定するためのシステムと方法」
•US202110989122 「生理学的に関連する運動を測定するためのシステムと方法」

本稿では、ダイアディック交換の文脈において、人の周辺信号を利用し、パラメータ化し、再パラメータ化する、近接ループ共適応、インタラクティブ、マルチモーダルインタフェースを介したプロキシ制御の概念を紹介する。私たちは、人のバイオリズムの変動の確率変化を特徴付け、その変化をパラメータ化することを目的としました。さらに、ほぼリアルタイムでノイズ・ツー・シグナル体制の標的レベルに向けて、バイオリズムの確率的シグネチャを体系的に操縦することを目指しました。
5つのコア要素を満たすクローズループインタフェースを構築するための一般的なプロトコルを提示しました:1)様々な機器や技術を使用してCNS、PNS、およびANSから来る複数の身体データの収集。2)データの同期された記録とストリーミング。3)選択された信号のリアルタイム分析。4)身体信号のために抽出された生理学的特徴を用いた感覚増強(オーディオ、視覚など)の作成。5)人間のシステムと並列感覚増強の連続的な追跡は、人間とシステム間の相互作用のループを閉じます。
汎用プロトコルは、2 つのインターフェイスの例に適用されました。1つ目は、2人の人間のエージェントと人間とアバターエージェントの間のダイアディック交換を調査します。この2種類のダイアドは、周辺信号をリアルタイムで系統的に変化させることができ、これらの確率的変化を正確に追跡することができるという概念実証を提供するために使用されました。1人のダイアドは2人の参加者が物理的に相互作用し、もう1人は参加者が人の動きとこれらのリアルタイムモーションの変種を持つ3Dレンダリングされたアバターの形で仮想エージェントと対話する参加者を含んでいました。このような変化は、拡張感覚の設定で聴覚および/または視覚感覚入力によって駆動されるインタラクティブな操作によって呼び起こされた。実際のダイアドと人工ダイアドの両方で、心拍からの身体バイオリズムや自律信号を含む周辺信号を遠隔移動する可能性を実証しました。
運動信号ストリームがほぼリアルタイムで操作され、再パラメータ化されている中で、このような運動変動の変化を調査するための新しい実験プロトコルを発表した。この再入口情報(運動性リーフェレンス48)は、システムの性能をリアルタイムで変える価値があることが証明されました。彼らはアクションの感覚的な結果に関する情報を負担し、ここで提示した方法を使用して正確に追跡することができます。
また、分析を標準化するのに適したデータ型と統計的手法も示しました。我々は、自己生成および自主制御神経系信号の解釈に適した経験的に導かれた統計的推論を用いて、異なる文脈で自然に進化する生理活性のリアルタイムの変化を実証するための複数の視覚化ツールを提供した。重要なのは、プロキシ コントローラによって呼び起こされる変更はスムーズでありながら定量化可能であるため、周辺機器の活動が複数の方法で役立つという考えにサポートを提供します。市販のワイヤレスウェアラブルセンサーを用いてこれらの方法を実装できますが、システムにストレスを与えることなく、生体物理リズムでキャプチャ可能な性能の変化を体系的に誘導することができます。私たちの方法を臨床分野に翻訳し、新しい介入モデルを開発するためのテストベッドとして使用することが重要です(例えば、自閉症 49で拡張現実を使用する場合など)。このようなモデルでは、感覚入力が正確に操作され、出力がほぼリアルタイムでパラメータ化され、再パラメータ化されるため、その人の自然主義的な行動の感覚的な結果を追跡し、定量化することができます。
このプロトコルは、人間の神経系によって自己生成し、ワイヤレスウェアラブルで非侵襲的に利用される様々なバイオリズム活動を利用するための一般的なモデルとして提供しています。この論文では、一連のバイオセンサーを使用してEEG、ECG、キネマティクスを登録しましたが、信号の記録、同期、分析の方法は一般的です。このインターフェイスは、他のテクノロジを組み込むことができます。さらに、プロトコルは、医療分野に及ぶ他の自然主義的な行動や文脈を含むように変更することができます。自然な行動を目的としているため、私たちが開発したセットアップは遊び心のある設定(例えば、子供や親を含む)で使用することができます。
神経系のいくつかの障害は、制御問題に対するこのような遊び心のあるアプローチの恩恵を受ける可能性があります。私たちがここで示したどちらのタイプのダイアディック相互作用でも、参加者は意識的に音楽を制御することを目指し、プロキシコントローラは周辺出力を使用して無意識のうちに署名を操作し、体系的にシフトすることができます。科学者たちは経験的にガンマパラメータプレーンと異なる年齢層(新生児から78歳までの新生児)間のガンマモーメントスペースを経験的にマッピングしてきたので、19、50、51、52、53と条件(自閉症、 パーキンソン病、脳卒中、昏睡状態および聴覚障害者)の異なるレベル(自発的、自動、自発的、不随意および自律神経)25、47、54のために、彼らはガンマ空間上の確率的署名が良好な予測対照のためにあるべき場所を示す経験的に測定された基準を有する。以前の研究では、パラメータが人間の神経系の自己生成リズムから来る自発的なランダムノイズの存在下にある場所を知っていることも示されています 7,19,55,56.バイオリズム運動ノイズを最小限に抑える最適化スキーマの中で、各人のPDFファミリーの形状と分散シグネチャが高い信号対ノイズ比と予測値を助長するガンマ空間のターゲット領域を達成するような方法で信号を駆動することを目指すことができます。この意味で、我々は総データを失わないし、むしろ特定の状況内でノイズの望ましいレベルに向かってシステムを駆動するために効果的に使用します。
ダイアディック相互作用は、臨床またはトレーニングの設定でユビキタスです。彼らはトレーナーと研修生の間で発生する可能性があります。医師と患者;臨床療法士および患者;また、翻訳科学を含む研究の場面で、研究者や参加者との関わりが生じることもあります。現在のプロトコルの利点の1つは、ダイアド用に設計されている一方で、パーソナライズされている点です。したがって、運動の範囲、感覚処理時間の範囲、および人の神経系の機能的階層にわたる信号の振幅の範囲を考慮しながら、その人の最良の能力と素因に合わせて共適応相互作用を調整することが可能です。確率的な軌道が出現し、時間内に進化するにつれて、署名の可能性の速度を確認し、その時系列を使用して、いくつかの差し迫ったイベントと可能な感覚的な結果を予測することも可能です。
最後に、クローズループインタフェースはアートの世界でも使用できます。彼らは、現代のダンス、テクノロジーダンス、新しい形の視覚化と身体表現のソニフィケーションを生成するための新しい道を演奏するアーティストを提供することができます。このような文脈では、ダンサーの身体は、この領域40、41、43、46の前の作業によって示されるように、自己生成バイオリズム活動のソニフィケーションと視覚化を通じて異なる感覚様式を柔軟に探求するために感覚駆動の器械に変えることができる。このようなパフォーマンスは、ステージ上のダンサーの役割を増強し、観客が目に見える動きを超えて微妙な身体信号を経験することができます。
この技術のいくつかの側面は、リアルタイム設定での使用を最適化するために、さらなる開発とテストが必要です。同期ストリーミングでは、高速CPU/GPUパワーとメモリ容量を必要とし、進行中のモータコマンドの感覚的な結果を予測する際に、時間を得て一歩先を行くという概念を実際に活用する必要があります。装置のサンプリングレートは、信号を真に整列させ、適切な感覚融合を行い、神経系のさまざまなチャネルを介して情報の伝達を探求できるようにするために、同等であるべきである。これらは、この新しいインターフェイスに存在する制限の一部です。
すべてのと、この研究は、サブリミナルを採用しながら、私たちの身体システムの制御を改善するための新しい概念を提供し、それにもかかわらず、確率的変化の体系的な標準化された結果測定を可能にすることを意味します。

<table><tbody><tr><td>Enobio 32</td><td>脳波データ収集用</td><td>Enobio</td><td></td></tr>ハードウェア <tr><td>Enobio ECG Extensionion</td><td>心電図データ収集用ハードウェア</td><td></td><td></td></tr><tr><td>LabStreamingLayer (LSL)</td><td></td><td></td><td>データの同期とストリーミング</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>Mathwork</td><td></td><td>データの分析と処理</td></tr><tr><td>Max</td><td>Cycling'74</td><td></td><td>ソニフィケーション身体情報の</td></tr><tr><td>NIC.2</td><td>脳波およびECGデータ収集のための</td><td>Enobio</td><td></td>ソフトウェア</tr><tr><td>PhaseSpace Impulse</td><td></td><td></td><td>運動学的データ(位置、速度、加速度)の収集のためのハードウェア</td></tr><tr><td>Python3</td><td>Python</td><td></td>データの<td>分析と処理</td></tr><tr><td>Recap</td><td>PhaseSpace</td><td></td><td>運動学的データ(位置、速度、加速)</td></tr></tbody></table>

クローズループインタフェースを用いた再パラメータ化周辺信号のリアルタイムプロキシ制御

Real-Time Proxy-Control of Re-Parameterized Peripheral Signals using a Close-Loop Interface

感覚置換と感覚増強の方法を開発する分野は、中枢神経系(CNS)からの信号を用いて外部目標を制御することを目的としている。しかし、あまり頻繁に起こらず、インタラクティブボディによって自己生成された外部信号をモーションで更新するプロトコルです。ある移動剤の体と心臓の脳のバイオリズムを組み合わせて、ダイアディック交換中に別の移動剤の生体リズムを操縦する方法の貧弱さがあります。このような偉業を達成するための課題の一部は、異なる物理ユニット、異なる時間スケールと可変サンプリング周波数を持つマルチモーダルバイオ信号を使用してセットアップの複雑さでした。
近年、複数の信号を非侵襲的に同時に利用できるウェアラブルバイオセンサーの出現により、脳および/またはボディマシンインターフェースの改善に加えて、相互作用するダイドの周辺信号を再パラメータ化し、更新する可能性が開かれています。ここでは、バイオセンサーを使用して、体力学的モーター出力(運動学と心拍数を含む)を更新する共適応インターフェイスを提示します。確率的バイオ信号をパラメータ化し、この出力をソニフィン化し、再パラメータ化された形式で、visuo/audio-kinesthetic reafferent 入力として返します。2つの人間と、ほぼリアルタイムで相互作用する人間とそのアバターを含む2つのタイプの相互作用を用いて、方法を説明する。外部入力が内部体力・感覚運動制御に及ぼす影響を測定する新しい方法の文脈で、新しい方法について議論する。

私たちは、密接なループで人体と心臓の信号をストリーミング、パラメータ化、分析、および変更する共適応インターフェースを構築するためのプロトコルと分析方法を提示します。このセットアップは、外部感覚入力を持つ人の末梢および中枢神経系から導き出された信号をインターフェースし、生物物理学的変化を追跡するのに役立ちます。

The fields that develop methods for sensory substitution and sensory augmentation have aimed to control external goals using signals from the central ...

このインターフェイスの全体的な目的は、身体の意識を得るためのポリ信号増強の効果を研究することです。これは、さまざまな実験用セットアップでさまざまなウェアラブル技術で使用でき、異なる集団に適用できる汎用クローズドループインタフェースを設計することによって実現されます。この研究では、サンプルインタフェース、そのアプリケーション、およびヒューマンシステムへの影響に対する汎用インタフェースを紹介します。設計の最初のステップは、神経系の異なるレベルから来る信号の記録を可能にする様々なウェアラブル技術の使用です。2 番目のステップは、信号の同期された記録とリアルタイム ストリーミングを実現するラボ ストリーミング レイヤーの使用です。最初のステップでは、ストリームデータは、選択された信号のリアルタイム分析と特徴抽出が行われている私たちの好みの言語で開発されたコードによってプルされます。したがって、4つのステップで、参加者は、心拍数の聴能マッピングから曲のテンポへのマッピング、またはモーションの視覚的表現など、抽出された特徴の感覚増強を経験しています。最後に、身体情報をリアルタイムで継続的に増強することで、インターフェースと参加者の間で繰り広げられる相互作用のループを閉じます。脳が私たちの体をどのように制御する方法に関する調査は、脳機械インターフェースの設計を生成しました。外骨格やロボットアームなどの外部デバイスを制御するために神経系信号を利用する。ここでは、神経系の信号を利用し、感覚モジュールを使用して参加者が自分の体を制御するのを助ける閉じたループインターフェースを提示します。私たちのデザインのいくつかの本質的なまたは特徴は、神経系の様々なレベルを調査するために異なる技術から来るデータの同期記録であり、2つは、リアルタイム増強のためのデータストリーミングとデータの分析である両方のサンプル研究では、オーディオフィードバックを使用しましたが、オーディオクローズドループインターフェイスではサルサダンサーがリアルタイムで制御された音楽のテンポに応答していました、心臓のリズムに基づいています。これを達成するために、音楽プログラミング言語、Maxを使用してオーディオファイルの再生速度を制御します。センサーは、ダンサー、ハートビート、フィルタリングされた心臓Rピークをキャプチャし、Pythonスクリプトを使用して生成されます。これらのピーク値は、オープンサウンドコントロールを介してMaxにリアルタイムで送信されます。まず、参加者がLEDベースのモーションキャプチャの衣装を着て、ワイヤレス主導のコントローラに取り付けるのを手伝いました。サーバーの電源を入れた後、Web ブラウザーを開き、サーバー・マシンの IP アドレスを入力してサインインします。この手順が成功すると、構成マネージャーが開きます。次に、モーション キャプチャ システムのインターフェイスを開き、[接続] をクリックします。をクリックして、LED マーカーからデータのストリーミングを開始します。接続が確立されると、マーカーの位置がインターフェイスの仮想世界に表示されます。ウィンドウの右側にあるスケルトンを右クリックし、新しいスケルトンを選択してマーカーマッピングを選択します。次に、スケルトンを右クリックしてスケルトンを生成を選択します。参加者がTポーズでポーズをとっていることを確認します。すべてのステップが正しく実行されれば、スケルトンが生成されます。スケルトンデータを LSL にストリーミングするには、メインメニューから設定とオプションを選択します。OWLエミュレータを開き、ライブストリーミングを開始をクリックしたことを確認します。次に、同じ参加者がEEGヘッドキャップをかぶるのを助けます。高い導電性ゲルで電極を充填し、電極ケーブルを配置します。次に、ワイヤレスモニタに接続し、電源を入れます。EEGシステムのインターフェイスを開き、WiFiデバイスを使用するを選択します。デバイスを選択し、[このデバイスを使用する]をクリックし、ヘッドアイコンをクリックします。32センサーすべてを記録できるプロトコルを選択し、負荷をクリックします。ストリーム データが適合し、すべてのデータがインターフェイスに表示されていることを確認します。心臓活動データを収集するには、EEGチャンネルの1つを使用してEEG延長ケーブルを接続します。粘着性のある電極を使用して、参加者の左リブケージのすぐ下に延長の反対側を貼り付けます。LSL フォルダ内のモーション キャプチャ システムの LSL アプリケーションを見つけ、対応するアイコンをダブルクリックして実行します。インターフェイスで適切なサーバ アドレスを設定し、[リンク] をクリックします。EEG および ECG データ ストリーミングの場合、追加の手順は必要ありません。次に、LSL フォルダにあるラボ レコーダー アプリケーションを探します。ダブルクリックしてアプリケーションを実行します。モーション キャプチャと EEG システムのすべてのデータ タイプが、ストリームのパネル レコードに表示されない場合は、[更新] をクリックします。[保存場所] パネルで [ディレクトリと名前] を選択し、[開始] をクリックしてデータ収集を開始します。MATLAB、Python、またはストリームデータを受信、処理し、拡張する他のコードを実行します。LSL は、多数のプログラミング プラットフォームでデータをストリーミングできるようにします。彼らは、原稿に記載されている彼らの提示的な例に対応する目標を使用しています。GitHub リンクをご覧ください。市場には、感覚的な出力を生み出す様々な技術があります。いくつかの一般的な例は、スピーカー、ライト、モニター、および触覚デバイスバイブレーター、気薬および嗅覚インターフェイスなどの他のあまり一般的なものがあります。オーディオクローズドループインターフェースでは、心拍数をデジタル的に増強することができます。音楽プログラミング言語Maxを使用して、オーディオファイルの再生速度を制御することができます。コンソールに出力されるフィルター処理された心臓 R ピークは、Python スクリプトから Max に送信されます。そこでは、ピーク間隔の間隔の間の時間が測定され、毎分拍に変換されます。データは、ゼロ、可能な限り遅い再生速度、最大再生速度の範囲を作成するようにスケーリングされます。この連続体では、1は通常の再生速度に等しく、0.5は半分の速度に等しく、2つは二重再生速度に等しい。ジェネリック インターフェイスの設計は、さまざまな集団で使用できます。そのプロトコルと概念実証を提供するためにここで使用される例は、特定のグループに限定されません。さらに、閉じたループインターフェイスは、直感的に探索し、学習するように設計されています。実験手順の一部として指示を必要としないはずですが。実際のダイアディック相互作用のオーディオ閉ループインターフェースの研究では、2人のサルサダンサーが女性ダンサーの心拍数を使用して曲の速度を変更するインターフェイスと相互作用しました。ダンサーたちは、よくリハーサルされたルーチンと即興ダンスを行いました。各条件で彼らは一度曲のオリジナルバージョンを実行し、その後、それは2回の心の変更バージョンです。収集されたデータから、抽出されたマイクロ移動スパイクのガンマ確率シグネチャを推定します。ここでは、心臓の推定確率密度関数と音楽データを観察します。ドープの数字は、元の形で曲を踊る最初の条件から、自律器官である心臓のセットを示しています。第二と第三の条件に心が変わった歌を踊る。左の図は、自発舞の3つの録音に対応し、右の図は、意図的なダンスの3つの録音に対応しています。下の図では、演奏されたオーディオの対応するセットを観察することができます。ここでは、セットは反対方向を持っています。人工ダイアディック相互作用のオーディオビジュアル閉ループインターフェースの研究では、6人の参加者がライブミラーアバターを作成するインターフェイスと対話しました。また、ヒップポジション依存のサウンドを埋め込みます。参加者は研究の目的についてナイーブでした。彼らは部屋の周りを歩き回り、興味のある地域を通過する時に驚くほど現れる音を制御する方法を理解しなければならなかった。この図は、60人の友人コントロール参加者の股関節速度データの確率密度関数とそれに対応するガンマシグネチャ(C1~C6)が対象領域の内外にあったことを示しています。結果は、地域の内外での参加者の行動におけるパーソナライズされた違いを強調します。経験的には、ガンマ面の右下隅に位置する署名は、高度に熟練した動きを行うアスリートやダンサーのものであり、左上領域にある署名は病理学を持つ神経系のデータセットから来ていることがわかりました。したがって、制御3と4のヒップスピードのシグネチャは、ボリューム内でより健康的なモーターパターンを明らかにしていることに気づくことができます。それとは対照的に、参加者の残りの部分は反対のパターンを表示します。このアプローチは、ダンサーの動きと音の関係をより深く理解するために使用することができます。また、リアルタイムの身体情報によって導かれる楽曲への新しいアプローチを探求するために使用することができ、音楽作りを身体信号増強体験に変換閉じたループインターフェースの開発と研究は、神経系のいくつかの障害に利益をもたらす可能性があります。彼らはまた、ゲーム、運動トレーニングやスポーツで使用することができます。

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

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トランスレーショナルペイン研究のためのオープンソースのリアルタイム閉ループ電気閾値追跡

二足歩行の復旧·復興のための効果的なブレインマシンインターフェイス（BMI）システムの開発では、ユーザーの意図を正確にデコードが必要になります。ここでは、同時、非侵襲的な神経活動の買収、筋活動、様々な運動タスクと状態の間に全身運動のための新たな実験プロトコルとデータ収集技術を提示する。...

同時頭皮脳波（EEG）、筋電図（EMG）、およびマルチモーダル神経復号化するための全身分節慣性録音

アテンション制御は、ターゲット信号の強化とディストラクタ信号の減衰から構成されます。私たちは、持続的なインターモーダル注意に注意を払い、無視する神経生理学を別々に、しかし同時に測定するアプローチについて説明し、どちらのプロセスも継続的に関与しない受動的な制御条件を利用します。...

注目のコントロール内のプロセスを無視し、出席の神経生理学的信号の測定

学ぶクローズドループインターフェースによるリアルタイム生理信号増幅と身体認識向上の手法。ウェアラブル技術とLab Streaming Layerを用いた神経系信号の同期記録・解析により、参加者の身体制御能力を強化する応用神経科学研究です。

クローズループインタフェースを用いた再パラメータ化周辺信号のリアルタイムプロキシ制御

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